Голая статистика - Чарльз Уилан
(Naked Statistics - Charles Wheelan)
Сегодня хочу поделиться мини рецензией об этой замечательной книге.
Заодно ответить на вечный вопрос: может ли книга про статистику быть живой, понятной и не вызывать флэшбеки с пары по матстату.
На сайте самого Уилана про него написано коротко и нагло:
Author. Professor. Speaker. Political Reformer.
Автро явно не из тех, кто открывал статистику только ради сдачи экзамена. И это чувствуется с первых страниц. Я, как человек, который уже много лет живёт в аналитике, BI и моделях, я довольно скептически отношусь к «популярным» книгам по статистике - но тут история другая:
«Голая статистика» - это, пожалуй, одна из лучших книг по статистике, которые я читал.
А читал я их уже немало - от классики до совсем академического кирпича.
О чём книга (и почему это не скучно)
• Корреляция
• Основы теории вероятностей
• Центральная предельная теорема (ЦПТ)
• Опросы общественного мнения
• Регрессионный анализ
На обложке вообще написано:
«Самая интересная книга о самой скучной науке»
И вот тут Уилан делает магию:
он реально разжёвывает статистику так, что и новичку ок, и человеку с опытом есть что подчеркнуть и переосмыслить.
При этом он объясняет сложные вещи на живых примерах:
загадка Монти Холла, Perry Preschool Study, марафон любителей сосисок, супружеская жизнь Ким Кардашьян (да, и она послужила статистике), исследования Americans Changing Lives и многое другое.
Центральная предельная теорема по-человечески
Отдельный кайф книги - блок про выборки, опросы и ЦПТ.
Вот как сам Уилан описывает ЦПТ:
«Центральная предельная теорема, значение которой для статистики соизмеримо со значением Леброна Джеймса для профессионального баскетбола».
Если перевести на практический язык:
если у нас есть правильно сформированная выборка, то наблюдаемые на ней характеристики с высокой вероятностью отражают свойства всей генеральной совокупности.
Несколько цитат, которые показались особенно точными
«Опираясь на статистику, легко врать, но без статистики очень трудно выяснить истину». - Андрейс Дункельс
«Вы не можете управлять тем, что не в состоянии измерить. Помимо этого, то, что вы измеряете, действительно является тем, чем вы пытаетесь управлять».
«Какой бы соблазнительной ни была элегантность и точность вероятностных моделей, они не заменят нам здравого размышления о сути и цели выполняемых вычислений».
И мой любимый образ 🔥:
«Когда увеличивается размер неправильно сформированной выборки, высота мусорной кучи также увеличивается, а вонь от неё становится сильнее».
«Голая статистика» трезво напоминает:
📍 Статистика и анализ данных - это мощный инструмент, чтобы лучше понимать реальность, а не подгонять её под наши фантазии.
📍 Любая модель - всего лишь приближение мира, а не откровение.
📍 Аналитик всегда должен быть не только «человеком формул», но и человеком здравого смысла.
Как я люблю говорить:
мало быть data-driven, важно оставаться data-informed
Как эта книга помогла лично мне
В далёком уже 2019-м я учился на Data Science в Нетологии. Одна из тем была Центральная предельная теорема. Формулы были красивые, преподаватели старались, домашки летели одна за другой - но абсолютно не было понятно, как эту теорему вообще применять в реальной аналитике и зачем она нужна, кроме как для галочки на экзамене.
И вот спустя время попадает мне в руки «Голая статистика».
И Уилан, как настоящий профессор-волшебник, берёт и на примере марафона любителей сосисок(!) объясняет ЦПТ так, что наконец-то становится ясно:
• как она работает
• почему она настолько фундаментальна
• и в каких реальных задачах она решает половину аналитических головоломок.
Так что да - эта книга не только хороша сама по себе,
она ещё и сильно закрывает пробелы, которые другие источники часто оставляют открытыми.
